1、聽(tīng)說(shuō)DataEye數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以為手游提供核心的數(shù)據(jù)分析，想問(wèn)下具體內(nèi)容是什么呢？

專(zhuān)注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)敖漢免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了1000多家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過(guò)網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。

DataEye這款數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以為運(yùn)營(yíng)商提供非常精細(xì)化分析數(shù)據(jù)，其中核心分析的具體內(nèi)容是貨幣化漏斗運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析，包括用戶(hù)的新增，用戶(hù)的活躍度，游戲的相關(guān)傳播信息，用戶(hù)的留存，游戲付費(fèi)的反響和用戶(hù)流失的把關(guān)等。下載葫蘆俠去里面論壇，里面有各種修改的教程，希望幫到你。

2、快手如何做到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)？

1/6 分步閱讀快手內(nèi)容定位在開(kāi)通快手之前，一定要先對(duì)自己的內(nèi)容有一個(gè)清楚的定位，這樣才能夠吸引一些固定的粉絲copy，讓粉絲知道你是做什么的。2/6主動(dòng)添加粉絲在剛開(kāi)始的時(shí)候，自己的平臺(tái)量肯定會(huì)很少，得粉絲得天下，這個(gè)時(shí)候主動(dòng)，也會(huì)很快地幫助自己帶來(lái)粉絲的增知長(zhǎng)。3/6多互動(dòng)趁著空閑的時(shí)候，可以在一些比較火的大下面多，與他們互動(dòng)，進(jìn)而宣傳自己的平臺(tái)，也能夠帶來(lái)很多粉絲的增長(zhǎng)。4/6學(xué)會(huì)制造話(huà)題眾所周知要想讓自己的快手上熱門(mén)，首先必須要很多人你的內(nèi)容，學(xué)會(huì)制造一些熱門(mén)話(huà)題，粉絲的互動(dòng)、可以送你上熱門(mén)。5/6粉絲的合理利用當(dāng)粉絲積累到一定的程度時(shí)，可道以通過(guò)粉絲的力量來(lái)帶動(dòng)一些率，通過(guò)發(fā)紅包、做活動(dòng)等手段，吸引粉絲的積極參與。6/6線(xiàn)上免費(fèi)推廣渠道利用現(xiàn)在也有很多免費(fèi)的短視頻推廣渠道，通過(guò)這些渠道的不斷發(fā)布與推廣，就可以讓更多的潛在粉絲你。尤其是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，任何一款產(chǎn)品的窗口期都會(huì)越來(lái)越短。 首先我們先講的就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的app運(yùn)營(yíng)，但是從app運(yùn)營(yíng)的這個(gè)角度去講，剛才我們也說(shuō)了，就是說(shuō)運(yùn)營(yíng)這個(gè)東西，它不是一個(gè)，肯定不是一個(gè)獨(dú)立的東西，它一定是滲透到做產(chǎn)品這個(gè)全流程階段。 g的聯(lián)網(wǎng)速度肯定慢，使用app會(huì)非常吃力，那么要去這個(gè)新用戶(hù)的屬性，是不是跟我產(chǎn)品的定位一致，如果說(shuō)不一致的時(shí)候再說(shuō)，就是說(shuō)一定要去這些屬性，包括用戶(hù)的活躍的行為，它的一個(gè)留存率這些指標(biāo)。當(dāng)這些指標(biāo)，我說(shuō)滿(mǎn)足到一定要以后，我才能知道這個(gè)東西到底跟我當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)的一樣不一樣，我預(yù)期說(shuō)一天來(lái)千個(gè)新用戶(hù)，然后可能留下八百，但實(shí)際上只留下兩百或者一百，那么這樣的話(huà)可能跟我的預(yù)期差距特別大，那么這個(gè)時(shí)候就一定要去，就是去看跟自己的設(shè)計(jì)初衷到底一致不一致，是不是達(dá)到這樣，會(huì)不會(huì)什么問(wèn)題。然后當(dāng)我們?nèi)ビ脩?hù)的忠誠(chéng)度和行為的時(shí)候，我們同樣會(huì)選用統(tǒng)計(jì)上面的一些指標(biāo)，包括活躍率留存率，以及它使用的這個(gè)間隔，比如說(shuō)一個(gè)用戶(hù)，它到底一周用幾次，大部分用戶(hù)是說(shuō)隔天用一次，還是說(shuō)每天用，還是說(shuō)一周才用一次，那么這些使用頻率上，實(shí)際上能給我們關(guān)于用戶(hù)行為的很多這個(gè)啟發(fā)。然后當(dāng)我們?nèi)シ治鲇脩?hù)行為的時(shí)候，因?yàn)槊總€(gè)app不一樣，更多的是要借助我們加了一些監(jiān)控的事件，包括用戶(hù)在整個(gè)app他行為的模型，比如說(shuō)他從登錄到真正注冊(cè)，注冊(cè)以后會(huì)收藏一個(gè)什么樣的東西，然后再把它分享出去，那么這樣一個(gè)漏斗模型，我們可以知道每一步的流失是怎么樣的，可以把這個(gè)用戶(hù)的行為就是一系列的行為給它精細(xì)化的表達(dá)出來(lái)，然后來(lái)分析每一步的轉(zhuǎn)化，每一步的問(wèn)題，包括訪(fǎng)問(wèn)深度，我們就要知道說(shuō)，到底用戶(hù)進(jìn)我的app，它會(huì)看幾個(gè)頁(yè)面，比如說(shuō)我把一個(gè)非常好的功能，我藏在第三個(gè)頁(yè)面，比如像朋友圈的功能，我可能把它藏在，用戶(hù)點(diǎn)兩次的地方才能進(jìn)去，那么他就要知道，說(shuō)這個(gè)東西到底有多少用戶(hù)真的會(huì)跑到那個(gè)頁(yè)面去，到底這個(gè)東西對(duì)于它的影響力有多大，把我一些好的功能，藏到深的地方，用戶(hù)能不能找到，所以說(shuō)這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)深度其實(shí)也是會(huì)反映出來(lái)用戶(hù)的行為，根據(jù)用戶(hù)行為的不同，我們就要采取不同的措施。當(dāng)我們?cè)谧鐾茝V的時(shí)候，同樣我們就要各個(gè)推廣渠道用戶(hù)來(lái)的新增情況，一般來(lái)講，推廣都是說(shuō)新增，但實(shí)際上更希望大家去推廣獲得用戶(hù)的活躍，以及它的留存率，因?yàn)檎嬲钴S和留存的這些用戶(hù)，才是對(duì)大家推廣來(lái)講是最后剩下的這些用戶(hù)，那么這些用戶(hù)才是說(shuō)推廣真正的效果，光是說(shuō)比如說(shuō)推廣一萬(wàn)個(gè)新用戶(hù)，可是最后留下一百個(gè)，這個(gè)成本非常高，大家抗不起。甚至還是說(shuō)有一些關(guān)鍵行為，就是經(jīng)常有的時(shí)候跟他聊，有時(shí)候他們會(huì)說(shuō)我這個(gè)新用戶(hù)來(lái)的一個(gè)渠道特別好，新用戶(hù)來(lái)的特別多，然后活躍程度很高，但是我這個(gè)app其實(shí)最后是要付費(fèi)，就是發(fā)現(xiàn)這個(gè)付費(fèi)率非常低，那可能就是說(shuō)，他可能會(huì)遭遇到一些不公正對(duì)待，就是看似數(shù)據(jù)很好，但實(shí)際上最關(guān)鍵的最核心的東西就是收入這一塊，這些用戶(hù)它貢獻(xiàn)的收入是非常低的。收集數(shù)據(jù)所以說(shuō)希望大家如果在營(yíng)銷(xiāo)和推廣的時(shí)候，一定要這些關(guān)鍵行為這些指標(biāo)，那么這些指標(biāo)才代表大家，能讓大家這個(gè)錢(qián)和資源花的不冤枉。然后我們?cè)O(shè)定了假設(shè)，我們選擇了這個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，我們就要進(jìn)入到，就是制定指標(biāo)以后，這個(gè)問(wèn)題還沒(méi)解決，到了收集數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)，就是根據(jù)收集這些指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，我們才能夠去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，肯定首先要工欲善其事，必先利其器，肯定要選一個(gè)比較好用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具。我就給大家強(qiáng)烈推薦友盟的統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，這樣通過(guò)友盟這個(gè)分析平臺(tái)，可以很方便的能收集和分析就我們剛才所說(shuō)的這一系列的數(shù)據(jù)，就是舉幾個(gè)例子，就是活躍率留存率，包括用戶(hù)的行為，用友盟統(tǒng)計(jì)分析非常輕松的能夠拿到這個(gè)數(shù)據(jù)。但是就是收集數(shù)據(jù)的時(shí)候，因?yàn)榫褪俏覄偛乓舱f(shuō)了，每個(gè)app其實(shí)它是不一樣的，所以說(shuō)通用的統(tǒng)計(jì)肯定是無(wú)法滿(mǎn)足你的需，正因?yàn)槿绱耍晕覀冇衙怂浅隽艘粋€(gè)很重要的功能，就是自定義事件，就是大家可以根據(jù)自己app功能點(diǎn)布置的情況，就是之前那個(gè)指標(biāo)的情況，然后來(lái)自己去定義，哪些東西需要我統(tǒng)計(jì)，哪些東西我要看它的次數(shù)，然后哪些東西可能用戶(hù)收藏了一個(gè)東西，我想知道用戶(hù)收藏東西的類(lèi)別是什么，可能他收藏了一首歌，我想知道這個(gè)歌的名字，我想知道哪些歌大家最喜歡，是流行的喜歡，還是說(shuō)鄉(xiāng)村的搖滾，還是說(shuō)重金屬大家更喜歡。那么這些其實(shí)就是幫助你去了解你整個(gè)用戶(hù)的喜好，然后來(lái)了解你的用戶(hù)，才能夠更好的去指導(dǎo)后邊的運(yùn)營(yíng)。對(duì)比分析當(dāng)然我們收集上來(lái)數(shù)據(jù)以后，接下的任務(wù)才開(kāi)始，就是說(shuō)我們要去把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，之前前邊有一句話(huà)，我把它刪掉了，我覺(jué)得就是單純的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的，比如說(shuō)我給你說(shuō)，某個(gè)app日活躍一個(gè)億，如果對(duì)不是一個(gè)業(yè)界內(nèi)，說(shuō)日活躍一個(gè)億，他是沒(méi)有任何感覺(jué)的，包括大家，大家都覺(jué)得有點(diǎn)不正常，因?yàn)橹袊?guó)的智能一共才三四億，有那么多，其實(shí)在這個(gè)過(guò)程中，你就已經(jīng)運(yùn)用了對(duì)比分析的這件事，就是單純的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來(lái)沒(méi)有任何意義，一定是說(shuō)把這個(gè)數(shù)據(jù)拿出來(lái)，跟一些東西去做對(duì)比，那么這個(gè)數(shù)據(jù)的價(jià)值你才能夠發(fā)現(xiàn)。就是對(duì)比分析它還有三個(gè)方向的對(duì)比，就是說(shuō)時(shí)間維度對(duì)比，比如說(shuō)不同的時(shí)間，你在一段時(shí)間里，你做了一個(gè)推廣，然后你發(fā)現(xiàn)這個(gè)推廣來(lái)的新用戶(hù)，你要看這個(gè)用戶(hù)行為跟以前的認(rèn)為一樣不一樣，或者說(shuō)我覺(jué)得最近在一個(gè)，比如說(shuō)我是一個(gè)女性類(lèi)的，我最近在跟女性社區(qū)在一起，來(lái)了很多新用戶(hù)，我就想看這些新用戶(hù)，到底這個(gè)用戶(hù)行為上是否有改變，某些指標(biāo)是不是新增了，是不是我做的那些監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo)是不是真的有提升，那么這些東西其實(shí)就需要我們?cè)跁r(shí)間維度上去做對(duì)比。另外一個(gè)就是在產(chǎn)品維度的對(duì)比，這個(gè)也很重要，就是我們產(chǎn)品也在不斷的增大，有的時(shí)候經(jīng)常會(huì)說(shuō)全新改版如何如何，那么不同的產(chǎn)品版本，它里邊的流程，包括用戶(hù)體驗(yàn)的優(yōu)化不一樣的，我們一定要通過(guò)新舊版本的用戶(hù)行為去對(duì)比來(lái)看看，說(shuō)我們做的這個(gè)新版的優(yōu)化，是不是真的起到了，能夠?qū)崿F(xiàn)我們那個(gè)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)的作用，如果說(shuō)沒(méi)有的話(huà)，那一定要再去分析原因，是不是還有其他地方在卡著。還有很關(guān)鍵的一點(diǎn)，就是不同用戶(hù)群的對(duì)比，其實(shí)我們也知道，在%的用戶(hù)貢獻(xiàn)了%的用戶(hù)可能它就是你的忠實(shí)用戶(hù)，它會(huì)非常你，它會(huì)在博上跟大家去，然后去提交它用戶(hù)的反饋，甚至說(shuō)如果大家是一個(gè)ugc運(yùn)用的話(huà)，會(huì)在里邊會(huì)提交它新的內(nèi)容，去給它的好友去分享，那么這些用戶(hù)，實(shí)際上它的價(jià)值，可能說(shuō)是對(duì)于每一個(gè)app來(lái)講，它的價(jià)值是最大，他就是核心的用戶(hù)。那么我們一定是說(shuō)要通過(guò)一定的指標(biāo)，能夠把這些用戶(hù)鑒別出來(lái)。比如說(shuō)就涉及一個(gè)菜譜類(lèi)的應(yīng)用，如果說(shuō)用戶(hù)要自己去上傳菜譜，那么每一個(gè)真正制作過(guò)一個(gè)菜譜的人，那么這個(gè)人一定是一個(gè)，就是你應(yīng)該的用戶(hù)，那么我們是不是應(yīng)該把這樣的用戶(hù)摘出來(lái)，然后來(lái)去分析他們?cè)赼pp中的行為。這樣的話(huà)，如果你把用戶(hù)做這樣的切分，實(shí)際上你就很清楚的知道，哪些用戶(hù)是我更的，哪些功能是我資深用戶(hù)最需要的，那么我下一步app的運(yùn)營(yíng)和優(yōu)化，就應(yīng)該往這個(gè)方向去著手。所以我們也在我們統(tǒng)計(jì)的新版本中間，也提供了這個(gè)用戶(hù)分群的功能，讓大家可以很清楚的能夠看到，每一類(lèi)的用戶(hù)，究竟他們用戶(hù)行為有什么樣的差別，那些留下來(lái)的為什么留下來(lái)，那些離開(kāi)的為什么離開(kāi)，那么這個(gè)是非常重要的，所以說(shuō)在對(duì)比，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的好處就是說(shuō)它可以做對(duì)比，可以跟很多的已知的一些數(shù)據(jù)去做對(duì)比，這個(gè)是非常有用的。驗(yàn)證或推翻假設(shè)那么當(dāng)我們收集到數(shù)據(jù)，對(duì)比分析以后，我們就自然就能夠得出一個(gè)階段性的結(jié)論，就是說(shuō)我們這個(gè)數(shù)據(jù)，跟我們的這個(gè)假設(shè)，或者目標(biāo)相符不相符，一樣，如果它相符，就說(shuō)明我這個(gè)假設(shè)正確的，如果說(shuō)不相符，我們就說(shuō)那肯定是，你的工作有了意義，就是說(shuō)通過(guò)我們數(shù)據(jù)對(duì)比分析，我們做那么多事情，我們終于知道，原來(lái)里邊是有一些問(wèn)題的，那么我們把這些流程，或者說(shuō)是我們功能上的問(wèn)題解決掉，優(yōu)化掉，那么肯定我們?cè)跀?shù)據(jù)，我們?cè)偃ビ^(guān)察這些指標(biāo)就會(huì)有提升。所以說(shuō)真正的通過(guò)數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)我們app中存在的問(wèn)題，那么這個(gè)東西實(shí)際上就是我認(rèn)為就是運(yùn)營(yíng)的核心，就是我們能夠通過(guò)數(shù)據(jù)，把這個(gè)問(wèn)題甄別出來(lái)，然后把它解決，或者說(shuō)我們能夠把用戶(hù)的的點(diǎn)挖掘出來(lái)，并且把它擴(kuò)大，把它的影響力擴(kuò)大，然后讓我們的app，更加的被用戶(hù)所喜愛(ài)，更加的有價(jià)值，能夠成為一個(gè)一流的app。然后就是說(shuō)，這是剛才我說(shuō)的，如果我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候怎么辦，如果我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)覺(jué)得它不太正常，比如說(shuō)這個(gè)用戶(hù)的注冊(cè)率特別低，那么一定是回到產(chǎn)品中去尋找原因的，因?yàn)楸緛?lái)數(shù)據(jù)就是用戶(hù)使用產(chǎn)品時(shí)產(chǎn)生的，其實(shí)這個(gè)話(huà)說(shuō)的是廢話(huà)，就是數(shù)據(jù)本來(lái)就是用戶(hù)使用產(chǎn)品中產(chǎn)生的，那么我去分析這個(gè)數(shù)據(jù)，我一定是要回到產(chǎn)品中再去分析，如果脫離的產(chǎn)品和用戶(hù)使用流程的這些數(shù)據(jù)，其實(shí)是沒(méi)有意義的，數(shù)據(jù)一定是要產(chǎn)品和用戶(hù)使用的這件事。那么這個(gè)時(shí)候就要大家回到產(chǎn)品，就是去模擬用戶(hù)的行為，去尋找說(shuō)用戶(hù)在它的注冊(cè)率，我們就要看看注冊(cè)的流程到底有什么樣的問(wèn)題，是不是某些東西阻礙了它完成注冊(cè)，是不是因?yàn)橛脩?hù)聯(lián)網(wǎng)方式不好，所以它注冊(cè)不成功，或者說(shuō)它覺(jué)得注冊(cè)沒(méi)有意義，所以說(shuō)在這些方面，我們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題以后去加強(qiáng)它。還有一點(diǎn)比較重要，就是說(shuō)如果數(shù)據(jù)莫名其妙有變化，那一定是你做了什么東西，就是大家有時(shí)候會(huì)想著說(shuō)，就是不知道為什么，用戶(hù)比如說(shuō)用某些功能次數(shù)就突然間就變多了，這肯定是有原因的，一定是你在運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，你調(diào)了某些參數(shù)，導(dǎo)致了這個(gè)結(jié)果，所以當(dāng)這個(gè)東西有變化了，實(shí)際是對(duì)比分析大家還要重點(diǎn)，去說(shuō)這個(gè)東西到底它的原因是什么，而挖掘出這個(gè)背后的原因，就它一定就是對(duì)整個(gè)app用戶(hù)提升，是有價(jià)值的。這個(gè)其實(shí)就是我剛才說(shuō)的，就是我要分析的時(shí)候，要結(jié)合用戶(hù)行為來(lái)分析，就是你可以去用不同用戶(hù)群的使用行為，它的漏斗在每一個(gè)步驟，到底它轉(zhuǎn)化率怎么樣，然后來(lái)分析它過(guò)程中，可能每一步，比如說(shuō)這個(gè)，就是從第一步到第二步，突然間轉(zhuǎn)化率降為原來(lái)的%。那我光優(yōu)化一個(gè)，可能增長(zhǎng)并不明顯，必須得說(shuō)在優(yōu)化以后，觀(guān)察數(shù)據(jù)變化不斷的調(diào)整，直到我這個(gè)數(shù)據(jù)，與我的假設(shè)，與我的目標(biāo)相符，那么這個(gè)時(shí)候才知道，覺(jué)得在這個(gè)階段，這個(gè)假設(shè)驗(yàn)證算是完成了。所以最后總結(jié)一下，就是說(shuō)還是那句話(huà)，就是做運(yùn)營(yíng)它不是一個(gè)獨(dú)立環(huán)節(jié)，而且不同的階段，我們運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)不同，然后因?yàn)槲覀兡繕?biāo)不同，所以我們提出的假設(shè)不一樣，那么從提出假設(shè)，到用數(shù)據(jù)去驗(yàn)證，然后到提出新的假設(shè)，這應(yīng)該是一個(gè)循環(huán)，隨著這個(gè)循環(huán)不停的在運(yùn)轉(zhuǎn)，我們大家再一步一步的走向完美。而且最后一個(gè)就是說(shuō)，數(shù)據(jù)是最有效的驗(yàn)證工具，因?yàn)樗梢匀?duì)比，它可以去傳遞，它可以去跟別人去交流，而不是一些很純經(jīng)驗(yàn)的東西，它更多的是客觀(guān)的這么一個(gè)存在，所以它是最有效的驗(yàn)證工具，有了這個(gè)工具以后，你可以說(shuō)，做自己的運(yùn)營(yíng)讓別人說(shuō)去吧。 ps：龍行天下公眾賬，請(qǐng)掃描下面的二維碼或搜索“l(fā)ongapp3”。

3、產(chǎn)品經(jīng)理如何做用戶(hù)行為分析？

在這個(gè)每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)人都在談?wù)摂?shù)據(jù)，每個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理都在談?wù)摂?shù)據(jù)分析的時(shí)代，用戶(hù)行為分析的重要性也越來(lái)越凸顯出來(lái)，那么產(chǎn)品經(jīng)理如何做用戶(hù)行為分析呢？接下來(lái)將為大家進(jìn)行分享。一、為什么要做用戶(hù)行為分析觀(guān)點(diǎn)一：有些功能整個(gè)平臺(tái)用戶(hù)都希望做，是沒(méi)有必要耗費(fèi)人力評(píng)估的，只要做了就可以了。用戶(hù)行為分析是形式，不能為了分析而分析。觀(guān)點(diǎn)二：我都在這個(gè)行業(yè)做了這么多年了，用戶(hù)需要什么難道我不知道嗎？我本身就是用戶(hù)，我可以代表他們，我的需就是他們的需目標(biāo)。觀(guān)點(diǎn)三：只需要做充分的調(diào)研分析就可以了，比如需調(diào)研，產(chǎn)品使用調(diào)研，多找找目標(biāo)用戶(hù)，多讓他們提一些反饋意見(jiàn)，根據(jù)反饋來(lái)做修改即可。觀(guān)點(diǎn)四：不要總是順著用戶(hù)的意思去做產(chǎn)品。產(chǎn)品設(shè)計(jì)的核心是產(chǎn)品經(jīng)理的想法，而不是用戶(hù)的看法。以上觀(guān)點(diǎn)其實(shí)都是錯(cuò)誤的，如果產(chǎn)品經(jīng)理有這樣的想法，會(huì)對(duì)自己極為不利。下面我們來(lái)看兩個(gè)案例：案例一：Growing IO 改版前后對(duì)比視頻介紹功能是所有用戶(hù)都想要的，于是Growing IO毫不猶豫地把視頻放在了首頁(yè)，然后注冊(cè)轉(zhuǎn)化率下降了%，持續(xù)觀(guān)察兩個(gè)周，注冊(cè)轉(zhuǎn)化率仍然沒(méi)有顯著增長(zhǎng)，回滾到上個(gè)版本，注冊(cè)轉(zhuǎn)化率逐漸恢復(fù)。結(jié)論：部分用戶(hù)的觀(guān)點(diǎn)無(wú)法代表全體用戶(hù)的真實(shí)感受，視頻介紹可能是偽需。產(chǎn)品經(jīng)理的主觀(guān)感受無(wú)法代表用戶(hù)的真實(shí)體驗(yàn)，任何人都無(wú)法代表用戶(hù)。視頻介紹分散了用戶(hù)的注意力，導(dǎo)致首頁(yè)注冊(cè)轉(zhuǎn)化率大幅度下跌。案例二：Facebook改版之后再回滾Facebook經(jīng)過(guò)改版之后，頁(yè)面更清爽了，展示面積更大了，突出了圖片以及視頻，展示信息更豐富，F(xiàn)acebook的產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師都對(duì)這一版本非常有信心。然而%灰度發(fā)布之后，用戶(hù)平均在線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)降低%，一個(gè)月后，數(shù)據(jù)仍然沒(méi)有好轉(zhuǎn)。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品要以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，而不僅僅憑借自己的主觀(guān)感覺(jué)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)于超前了，產(chǎn)品版本迭代版本之間沒(méi)有一定的過(guò)渡，用戶(hù)無(wú)法習(xí)慣。因此可以說(shuō)，數(shù)據(jù)分析在日常工作中起到的是必不可少的作用。、用戶(hù)分析調(diào)研是一方面，只是為產(chǎn)品提供思路，但是是否有利于產(chǎn)品長(zhǎng)期發(fā)展還是要通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話(huà)。4、用戶(hù)端產(chǎn)品要以用戶(hù)體驗(yàn)為核心，以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向。二、數(shù)據(jù)指標(biāo)與名詞含義1、流量：流量的意思是網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)，比如用戶(hù)來(lái)自于知乎，來(lái)自于博等等。主要用來(lái)統(tǒng)計(jì)分析各渠道的推廣效果。2、P：P（page view）即頁(yè)面瀏覽量或點(diǎn)擊量，指頁(yè)面刷新的次數(shù)，每一次頁(yè)面刷新，就算做一次P流量。3、U：U（unique visitor）即獨(dú)立訪(fǎng)客數(shù)，在同一天內(nèi)，U只記錄第一次進(jìn)入網(wǎng)站的具有獨(dú)立IP的訪(fǎng)問(wèn)者，在同一天內(nèi)再次訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站則不計(jì)數(shù)。P與U的比值一定程度上反映產(chǎn)品的粘性，比值越高往往粘性越高。4、IP數(shù)：IP數(shù)即獨(dú)立IP的訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數(shù)，指1天內(nèi)使用不同IP地址的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的數(shù)量。IP數(shù)字與U可能不同（可大可小可相等）5、日活/月活：每日活躍用戶(hù)數(shù)（DAU）/每月活躍用戶(hù)數(shù)（MAU），反映的是網(wǎng)站或者APP的用戶(hù)活躍程度，用戶(hù)粘性。6、次日留存/次月留存：次日留存、次月留存反映的是網(wǎng)站或者APP的留存率。7、用戶(hù)保有率：指在單位時(shí)間內(nèi)符合有效用戶(hù)條件的用戶(hù)數(shù)在實(shí)際產(chǎn)生用戶(hù)量的比率，也叫用戶(hù)留存。8、轉(zhuǎn)化率/流失率：轉(zhuǎn)化率一般用來(lái)統(tǒng)計(jì)兩個(gè)流程之間的轉(zhuǎn)化比例。其中流失率也是重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)。用戶(hù)流失率=總流失用戶(hù)數(shù)/總用戶(hù)數(shù)。9、跳出率：指用戶(hù)到達(dá)網(wǎng)站上且僅瀏覽了一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)的訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)（P）與所有訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)的百分比。跳出率越高說(shuō)明越不受歡迎。、退出率：對(duì)某一個(gè)特定的頁(yè)面而言，從這個(gè)頁(yè)面離開(kāi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)數(shù)（P）占這個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)數(shù)的百分比。跳出率適用于訪(fǎng)問(wèn)的著陸頁(yè)（即用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的第一個(gè)頁(yè)面），而退出率則適用于任何訪(fǎng)問(wèn)退出的頁(yè)面。、使用時(shí)長(zhǎng)：每天用戶(hù)使用的時(shí)間。對(duì)于游戲或者是社交產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，使用時(shí)間越長(zhǎng)，說(shuō)明用戶(hù)越喜歡。一般來(lái)說(shuō)，使用時(shí)長(zhǎng)越短說(shuō)明產(chǎn)品粘性越差，用戶(hù)越不喜歡。、ARPU：Average Revenue Per User，每用戶(hù)平均收入在一定時(shí)間內(nèi)，ARPU=總收入/用戶(hù)數(shù)。三、如何做用戶(hù)行為分析――三大理念1、要樹(shù)立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的價(jià)值觀(guān)要樹(shù)立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的價(jià)值觀(guān)，充分認(rèn)可數(shù)據(jù)的價(jià)值。工作定位：統(tǒng)計(jì)、助力、優(yōu)化、創(chuàng)新。商業(yè)變現(xiàn)是最根本目標(biāo)：用戶(hù)使用產(chǎn)生數(shù)據(jù)商業(yè)變現(xiàn)2、要有用戶(hù)行為分析方法論在用戶(hù)行為分析中，越底層產(chǎn)生的價(jià)值越低，越頂層產(chǎn)生的價(jià)值越高。做用戶(hù)行為分析應(yīng)該把重心放在最有價(jià)值的分析和決策兩個(gè)層面。將更多的時(shí)間放在分析以及應(yīng)用上，而不是數(shù)據(jù)采集上。AARRR模型，我們?cè)谧鲇脩?hù)行為分析的時(shí)候，應(yīng)該考慮用戶(hù)正處在A(yíng)ARRR模型的哪個(gè)部分、關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)是什么、對(duì)應(yīng)的分析方法又是什么。當(dāng)我們對(duì)產(chǎn)品有一個(gè)idea的時(shí)候，采用MP的方式將其構(gòu)建，功能上線(xiàn)后，衡量用戶(hù)和市場(chǎng)反應(yīng)，從而不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化3、要用功能強(qiáng)大的用戶(hù)行為分析工具比如Google analysis、神策數(shù)據(jù)、Growing IO等等四、如何做用戶(hù)行為分析――八大方法1、內(nèi)外因素分析該方法有助于快速定位問(wèn)題。例如一款金融類(lèi)產(chǎn)品U下降，快速分析相關(guān)原因。內(nèi)部可控因素：渠道變化、近期上線(xiàn)更新版本、內(nèi)部不可控因素：戰(zhàn)略變更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：監(jiān)管。2、事件分析事件維度：用戶(hù)在產(chǎn)品中的行為以及業(yè)務(wù)過(guò)程。指標(biāo)：具體的數(shù)值，訪(fǎng)客、地址、瀏覽量（P、U）、停留時(shí)長(zhǎng)。趨勢(shì)分析：分析各個(gè)事件的趨勢(shì)通過(guò)事件分析，比如分析用戶(hù)的在線(xiàn)時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)擊事件、下載事件等等，然后分析用戶(hù)的行為。并且通過(guò)各類(lèi)圖標(biāo)來(lái)分析用戶(hù)的行為趨勢(shì)，從而對(duì)用戶(hù)的行為有初步的了解。3、試點(diǎn)分析說(shuō)白了就是，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題之后，不要那么著急去解決，而是只想一個(gè)解決辦法，然后灰度發(fā)布，如果灰度發(fā)布的人群數(shù)據(jù)比較好，那么就推往整個(gè)用戶(hù)群。這是一種從一個(gè)具體問(wèn)題拆分到整體影響，從單一解決方案找到一個(gè)規(guī)模化解決方案的方式。4、漏斗模型漏斗模型是最常用的分析方法，可以廣泛應(yīng)用于流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工作中。要根據(jù)實(shí)際需要來(lái)確定是否有做漏斗分析的必要，比如用戶(hù)注冊(cè)過(guò)程、下單過(guò)程這些主要流程，就需要用漏斗模型來(lái)進(jìn)行分析，尤其是需要分析用戶(hù)在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失最嚴(yán)重。5、留存分析通過(guò)留存分析，分析用戶(hù)的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能夠說(shuō)明用戶(hù)對(duì)這款產(chǎn)品是否有持續(xù)使用的興趣，對(duì)于社交、游戲類(lèi)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，次日留存率非常重要。6、行為軌跡分析只通過(guò)P、U 分析以及退出率分析是無(wú)法找到大部分用戶(hù)是怎么去使用這款產(chǎn)品的。只有通過(guò)記錄用戶(hù)的行為軌跡，才能夠用戶(hù)真正如何去使用這款產(chǎn)品的。用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)是對(duì)用戶(hù)行為的設(shè)計(jì)，通過(guò)行為軌跡分析，能夠幫助產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)出來(lái)的產(chǎn)品直達(dá)用戶(hù)內(nèi)心。例：通過(guò)用戶(hù)行為軌跡分析發(fā)現(xiàn)，大部分用戶(hù)支付轉(zhuǎn)化率不高并不是退出了，而是返回了上一個(gè)頁(yè)面，猜測(cè)：當(dāng)前頁(yè)面信息不足，用戶(hù)在猶豫，想返回上一個(gè)頁(yè)面再了解一下產(chǎn)品。7、A/B testA/B test是一種產(chǎn)品優(yōu)化方法，AB測(cè)試本質(zhì)上是個(gè)分離式組間實(shí)驗(yàn)，將A與B兩個(gè)不同的版本同時(shí)發(fā)往兩個(gè)幾乎一致的用戶(hù)群，來(lái)觀(guān)測(cè)這兩個(gè)用戶(hù)群的數(shù)據(jù)反饋。A/B test是一種“先驗(yàn)”的實(shí)驗(yàn)體系，屬于預(yù)測(cè)型結(jié)論，與“后驗(yàn)”的歸納性結(jié)論差別巨大。A/B測(cè)試的目的在于通過(guò)科學(xué)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、采樣樣本代表性、流量分割與小流量測(cè)試等方式來(lái)獲得具有代表性的實(shí)驗(yàn)結(jié)論，并確信該結(jié)論在推廣到全部流量可信。8、點(diǎn)擊分析通過(guò)點(diǎn)擊分析，能夠直觀(guān)地看出來(lái)在這個(gè)頁(yè)面中，用戶(hù)的注意力都集中在哪些地方，用戶(hù)最常用的功能是什么。方便產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)用戶(hù)行為形成整體的了解，有助于產(chǎn)品經(jīng)理引導(dǎo)用戶(hù)往自己想要的方向去操作。以上就是我個(gè)人總結(jié)的產(chǎn)品經(jīng)理用戶(hù)行為分析的方法，歡迎大家來(lái)補(bǔ)充、交流。作者：秦時(shí)明月，互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)金貸產(chǎn)品經(jīng)理、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品經(jīng)理。本文由@秦時(shí)明月原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止。題圖來(lái)自 unsplash，基于 CC0協(xié)議你好！兩個(gè)字“需”，慢慢琢磨去吧僅代表個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，不喜勿噴，。

4、用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中哪家最好？ 最近新推出的數(shù)極客有誰(shuí)了解？

以前用GA，數(shù)極客推出之后試用體驗(yàn)之后就改用數(shù)極客了。個(gè)人比較喜歡的幾個(gè)常用功能：：用戶(hù)在注冊(cè)或者登陸等各種的表單頁(yè)面，都有數(shù)據(jù)可以查看。：作為運(yùn)營(yíng)人員，之前每次做埋點(diǎn)都要找技術(shù)人員一個(gè)一個(gè)加代碼，現(xiàn)在只要自己操作就可以了跟蹤了。簡(jiǎn)單，便捷，省了很多溝通成本。：這個(gè)功能很好，之前給總裁做數(shù)據(jù)分析，都要用Excel將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)出，自己畫(huà)漏斗然后填數(shù)據(jù)，這個(gè)功能選好維度截圖就行了。：熱圖分析現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的一部分分析軟件都可以實(shí)現(xiàn)，很好用，我覺(jué)得對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理用處更大，分析產(chǎn)品哪個(gè)功能、模塊、分布布局等等都特別棒。：這個(gè)功能可以查看用戶(hù)在網(wǎng)站上的操作視頻，運(yùn)營(yíng)相對(duì)用的比較少，產(chǎn)品經(jīng)理或者技術(shù)多一些，但是用來(lái)深度了解用戶(hù)還是很好的。據(jù)說(shuō)團(tuán)隊(duì)都是阿里出來(lái)的，對(duì)馬云爸爸手下的人還是比較青睞的。目前做用戶(hù)行為分析的產(chǎn)品，國(guó)外有g(shù)oogle analytics，mixpanel，heapanalytics等。國(guó)內(nèi)有友盟，統(tǒng)計(jì)，數(shù)極客等。據(jù)我了解數(shù)極客是定位于用戶(hù)生命周期管理及分析的平臺(tái)，用戶(hù)行為分析方面做得不錯(cuò)。個(gè)人比較喜歡他們的多維漏斗分析工具。數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品國(guó)內(nèi)外有很多都有，國(guó)外的有IBM，甲骨文等，國(guó)內(nèi)的有click像是click家的siteFlow產(chǎn)品，就不錯(cuò)，在做營(yíng)銷(xiāo)效果分析的時(shí)候，還可以分析網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)分析，對(duì)廣告表現(xiàn)、流量、用戶(hù)偏好、媒體價(jià)值等維度評(píng)估，幫助企業(yè)顯著提升客戶(hù)體驗(yàn)，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提升ROI，能通過(guò)后臺(tái)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析用戶(hù)行為偏好，并通過(guò)偏好，來(lái)指導(dǎo)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷(xiāo)效果。再看看別人怎么說(shuō)的。

當(dāng)前名稱(chēng)：視頻號(hào)運(yùn)營(yíng)漏斗數(shù)據(jù)分析,漏斗數(shù)據(jù)分析會(huì)用到的對(duì)比
文章來(lái)源：http://chinadenli.net/article16/ecsigg.html

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